Vol. 12 No. 1, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i1.3855

## KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN PADI MENGGUNAKAN MODEL DEEP LEARNING EFFICIENTNET-B6
Amanda Caecilia Milano 1* , Achmad Yasid 2 , Rima Tri Wahyuningrum 3
1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Trunojoyo Madura; Bangkalan, Jawa Timur, Indonesia
Riwayat artikel:
Received: 22 November 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Klasifikasi; Daun padi; Citra; CNN; EfficientNet-B6.
Corespondent Email: amandacaeciliam03@gmail.com
Abstrak. Tanaman  padi  merupakan  tanaman  pangan  utama  di Indonesia.  Tanaman  ini  diolah  menjadi  beras  dan  menjadi  makanan utama sehari-hari seluruh masyarakat Indonesia. Pertumbuhan tanaman padi sangat penting untuk menjaga kualitas padi yang baik dan aman untuk  dikonsumsi.  Salah  satu  bagian  tanaman  padi  yang  mudah terserang  penyakit  yaitu  daun  tanaman  padi,  hal  tersebut  bisa mempersulit  pertumbuhan  tanaman  padi  dan  menjadikan  kualitas tanaman padi menurun. Metode Convolutional Neural Network dengan menggunakan arsitektur EfficientNet-B6 merupakan metode yang dapat digunakan  untuk  klasifikasi  gambar  atau  citra  yang  mana  bisa membantu  untuk  mengetahui  penyakit  tanaman  padi  dan  melakukan pencegahan  dan  pemeliharaan  tanaman  padi  lebih  lanjut.  Pada penelitian ini menggunakan 3355 citra daun tanaman padi yang dibagi menjadi  empat  kelas  yaitu Healthy sebanyak  1488  citra, LeafBlast sebanyak 779 citra, Hispa sebanyak 565 citra, dan BrownSpot sebanyak 523 citra.  Klasifikasi dilakukan menggunakan metode Deep Learning dengan  arsitektur EfficientNet-B6 dan  diperoleh  hasil  kinerja  terbaik yakni pada skenario dengan nilai size input = 224 dan jumlah epoch = 50,  hasil  akurasi  tertinggi  ada  pada fold yang  kelima  dengan  nilai akurasi  sebesar  77.05%,  presisi  77.11%, recall 77.05%,  dan f1  score 76.29%.  Serta,  nilai  AUC  yang  didapatkan  skenario  2  juga  paling optimal dengan nilai setiap fold dengan range 0.90 – 0.93.
Abstract. The rice plant is the main food crop in Indonesia. This plant is  processed  into  rice  and  serves  as  the  staple  food  for  the  entire Indonesian  population.  The  growth  of  rice  plants  is  crucial  to maintaining  good  quality  and  safe-to-consume  rice.  One  part  of  the rice plant that is susceptible to diseases is the leaves, which can hinder the growth of rice plants and reduce the overall quality of the rice. The Convolutional Neural Network (CNN) method, using the EfficientNet- B6 architecture, is a technique that can be employed for image or leaf classification,  aiding  in  the  identification  of  rice  plant  diseases  and facilitating further prevention and maintenance. This research utilized 3355 images of rice plant leaves, categorized into four classes: Healthy with 1488 images, LeafBlast with 779 images, Hispa with 565 images, and  BrownSpot  with  523  images. The  classification  was  conducted using the Deep Learning method with the EfficientNet-B6 architecture, and the best performance was achieved in the scenario with an input size of 224 and 50 epochs. The highest accuracy was obtained in the fifth  fold,  with  an  accuracy  value  of  77.05%,  precision  of  77.11%, recall of 77.05%, and an F1 score of 76.29%. Additionally, the AUC values obtained in scenario 2 were also optimal, ranging from 0.90 to 0.93 for each fold.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  padi  menghasilkan  beras  sebagai makanan  pokok  yang  sering  dikonsumsi  di Indonesia, sehinggs hal yang sangat berpengaruh yaitu kesuksesan  jumlah tanaman padi yang dipanen. Keterlambatan dalam proses diagnosis secara manual menyebabkan penyakit pada  tanaman  padi  bisa  mencapai  tahap  yang parah,  mengakibatkan  gagal  panen  karena kurangnya  pengetahuan  petani  dan  persepsi bahwa gejala yang muncul pada daun tanaman padi  adalah  hal  yang  biasa  selama  musim tanam. Daripada hanya melakukan kontrol saat serangan  hama  telah  terjadi,  lebih  baik  adalah melakukan tindakan pencegahan [1].
Mengidentifikasi jenis penyakit dan mengenali ciri-ciri penyakit merupakan langkah awal yang krusial  dalam  menentukan  keberhasilan  upaya pengelolaan  penyakit  yang  efektif,  aman,  dan efisien.  Hingga  saat  ini,  penyuluh  pertanian masih menghadapi tantangan dalam mengenali penyakit  yang  menyerang  tanaman  padi, meskipun terdapat perubahan yang terlihat pada tanaman  tersebut.  Oleh  karena  itu,  mereka kesulitan  menentukan  solusi  atau  metode penanganan  yang  tepat  untuk  mengatasi penyakit  tersebut.  Dampaknya,  penyuluh  juga mengalami kesulitan dalam menjelaskan kepada  petani  mengenai  gejala-gejala  yang muncul pada tanaman yang terinfeksi penyakit [2].  Identifikasi  tanaman  merupakan  proses membandingkan  fitur  tanaman  dari  spesimen yang di kumpulkan dan dikategorikan sebelumnya.  Banyak  sekali  organ  tumbuhan yang  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi spesies  tumbuhan  misalnya,  bunga,  daun, batang, buah atau bahkan seluruh tanamannya, namun  fitur  khas  tanaman  adalah  daun. Terdapat lebih dari 100 studi telah menggunakan gambar daun untuk mengidentifikasi tumbuhan [3].
Teknologi kecerdasan buatan (AI) memiliki peran  yang  signifikan  dalam  meningkatkan ketahanan tanaman pangan di sektor pertanian. Salah  satu  perkembangan  terkini  dalam  AI adalah  pemanfaatan  pengenalan  objek  melalui citra  atau  gambar  dalam  konteks  pertanian. Teknik yang banyak digunakan dalam pengenalan  gambar  atau  objek  digital  adalah klasifikasi,  dengan  salah  satu  pendekatan utamanya  adalah  penggunaan  jaringan  saraf tiruan  (JST). Deep learning saat  ini  menjadi salah  satu  alat  utama  untuk  memprediksi
peluang,  mengenali  objek,  dan  mendiagnosis penyakit.  Sistem  pemrosesan  gambar  ini bertujuan  membantu  mengidentifikasi  dan mengklasifikasikan  objek  gambar  dengan akurasi, kecepatan, dan efisiensi tinggi, bahkan dalam volume yang besar. Metode Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu metode image processing yang  banyak  digunakan  karena  tingkat akurasinya yang tinggi [4].
Convolutional  Neural  Networks (CNN) sangat cocok untuk melakukan tugas pemrosesan suatu gambar, lapisan konvolusional  ini  merupakan  suatu  bangunan jaringan  saraf  konvolusional  yang  terdiri  dari beberapa  filter  yang  digabungkan  dengan gambar  dan  melakukan  input  dari  lapisan konvolusional sebelumnya sehingga terhubung sepenuhnya  menjadi  output  layer,  yang  mirip dengan respon neuron di otak untuk merangsang  organisme  bagian  tubuh  tertentu menjadi aktif [5]. Terdapat beberapa arsitektur CNN  saat  ini  contohnya  seperti AlexNet, GoogleNet,  ResNet,  NasNet,  dan  EfficientNet [6].
Arsitektur EfficientNet merupakan salah satu model  klasifikasi  gambar  yang  cukup  canggih dengan  akurasi  mencapai  84,4%. EfficientNet memiliki 8 model yang dimulai dari B0 sampai B7  yang  mana  dengan  meningkatnya  nomor pada model maka parameternya juga bertambah, dan akurasi terus menerus meningkat  [7].  Banyaknya  metode  CNN  yang ada,  dapat  dibandingkan  tingkat  akurasi  yang paling  tinggi  diantaranya,  salah  satu  jurnal berjudul “ Classification of Beans Leaf Diseases using  Fine  Tuned  CNN  Model ”  membahas klasifikasi penyakit daun buncis menggunakan beberapa  model  CNN  yaitu EfficientNet -B6,
MobileNet -V2,  dan NasNet yang  mana menghasilkan akurasi tertinggi dengan menggunakan model EfiicientNet - B 6 [8]. Serta jurnal  berjudul  “Klasifikasi  Citra  Daging  Sapi dan Daging Babi Menggunakan CNN Arsitektur EfficientNet-B6 dan  Augmentasi Data”  menggunakan  metode  CNN  arsitektur EfficientNet-B6 untuk  melakukan  klasifikasi citra  [9].  Dari  paparan  latar  belakang  tersebut maka dalam penelitian ini akan mengimplementasikan  metode Deep  Learning untuk  mengklasifikasikan  penyakit  tanaman padi  dari  gambar  daun  padi  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
menggunakan arsitektur
EfficientNet-B6
dengan tujuan memudahkan klasifikasi penyakit  dari  citra  daun  tanaman  padi  dengan proses yang akurat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penyakit Pada Daun Padi
Padi  merupakan  komoditas  utama  di Indonesia  karena  merupakan  tanaman  pangan yang setiap hari di konsumsi. Varietas tanaman adalah salah satu faktor yang cukup mempengaruhi  adanya  penyakit,  pertumbuhan dan  hasil  produksi.  Setiap  varietas  memiliki ketahanan  yang  berbeda  pada  setiap  penyakit [10].  Berikut  beberapa  penyakit  pada  tanaman padi:
1. Leaf Blast
Penyakit ini ditandai dengan adanya bercak yang  pada  bagian  ujungnya  berbentuk runcing,  pada  bagian  tepi  bercak  ini berwarna  coklat  dan  pada  bagian  pusat bercak  berwarna  kelabu  atau  keputih- putihan. Bercak akan terus berkembang dan bagian  samping  bercak  akan  dikelilingi warna kuning pucat [11].
2. Hispa Penyakit  hispa  ini  terjadi  akibat  serangan serangga dewasa yang mengikis permukaan daun  sehingga  menyebabkan  terjadinya pola  garis-garis  putih  di  sepanjang  daun padi [1].
3. Brown Spot Penyakit ini ditandai dengan adanya bercak coklat kecil di dalam satu helai daun padi, yang mana bercak tersebut berwarna coklat tua  dengan  warna  coklat  lebih  muda  di bagian tepinya [11]. Penyakit ini disebabkan  oleh  jamur Helminthosporium oryzae atau Drechslera oryzae
( Cochliobolus  miyabeanus ),  penyakit  ini biasanya  disebarkan  oleh  angin  dan  dapat menyebabkan  kematian  terhadap  tanaman atau  menyebabkan  kualitas  tanamanan menurun [12].
2.2 Klasifikasi
Klasifikasi
adalah langkah untuk mengidentifikasi  pola  yang  memungkinkan pengelompokan data berdasarkan kategori atau kelasnya,  dan  hal  ini  dapat  dicapai  dengan menggunakan  teknik machine  learning yang melakukan  pembelajaran  dari  data  sejarah
( historical data). Dalam kehidupan ada banyak objek  yang  diharuskan  untuk  dikategorikan dalam  suatu  kelompok  berdasarkan  sifat  dari objek-objek  tersebut.  Teknik  klasifikasi  dapat digunakan untuk membedakan dan mengidentifikasi jenis-jenis penyakit berdasarkan gejala yang hadir [13]. 2.3 Deep Learning
Deep  learning adalah  metode machine learning yang  melibatkan  sejumlah  besar lapisan  dalam  jaringan  saraf  tiruan,  yang digunakan  untuk  mengolah  data  secara berurutan. Deep learning merupakan subbagian dari machine  learning yang  memanfaatkan neural  network untuk  menyelesaikan  berbagai masalah [8].

## 2.4 CNN
Convolutional Neural Network (CNN), yang merupakan  algoritma  yang  sangat  penting dalam pengenalan citra digital karena didasarkan  pada  konsep  citra  dalam  visual cortex manusia [4].
CNN  merupakan  salah  satu  model deep learning yang memiliki dua struktur layer yaitu feature  learning dan classification  (fully connected  layer) [14].  Lengkapnya  struktur CNN  mencakup input ,  tahap  ekstraksi  fitur, tahap  klasifikasi,  dan output .  Tahap  ekstraksi dalam  CNN  terdiri  dari  beberapa  lapisan tersembunyi,  termasuk  lapisan  konvolusi, fungsi  aktivasi  ReLU,  dan  lapisan pooling . CNN beroperasi secara hierarkis, di mana hasil dari lapisan konvolusi awal digunakan sebagai input untuk lapisan konvolusi berikutnya. Pada tahap klasifikasi, terdapat lapisan fully connected dan  penggunaan  fungsi  aktivasi softmax yang menghasilkan output berupa hasil klasifikasi [15].
2.5 EfficientNet-B6
EfficientNet adalah  serangkaian  arsitektur Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang dikembangkan oleh Mingxing Tan dan Quoc V. Le  dari Google  Brain pada  tahun  2019.
EfficientNet memanfaatkan  teknik  konvolusi depthwise dan pointwise . Terdapat tiga dimensi penskalaan yang digunakan dalam EfficientNet , yakni  kedalaman  ( depth ),  lebar  ( width ),  dan resolusi  ( resolution ).  Secara  keseluruhan, model EfficientNet menghasilkan  tingkat akurasi  yang  tinggi  dan  kinerja  yang  lebih
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
unggul jika dibandingkan dengan model-model CNN lainnya. EfficientNet terdiri dari 7 blok, di mana  setiap  blok  memiliki  berbagai  sub-blok yang  beragam.  Metode  ini  menggunakan koefisien  gabungan  untuk  menyesuaikan  skala lebar, kedalaman, dan resolusi jaringan dengan seragam [16].
EfficientNet-B6 adalah model yang diterapkan  dalam  rangkaian EfficientNet CNN yang diusulkan oleh Google di tahun 2019 yang berfokus pada peningkatan akurasi dan efisiensi model, EfficientNet-B6 merupakan peningkatan skala dari EfficientNet-B0 sebanyak 8 kali lipat dalam hal jumlah paramaternya [17]

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Arsitektur Sistem
Berdasarkan arsitektur sistem pada  Gambar
1. terdapat 6 tahapan utama dalam penelitian ini yaitu input data  citra,  kemudian  melakukan preprocessing dengan  cara resize ukuran  citra input ,  setelah preprocessing kemudian dataset dipisahkan  menjadi  dua  bagian  yaitu  data pelatihan ( training ) dan data pengujian ( testing ) dengan  perbandingan  80:20  kemudian  data training dipisah  menjadi  5  bagian  dengan
menggunakan  teknik  validasi  silang  5-kali  ( 5- fold  cross  validation ),  selanjutnya  masuk  ke tahap modelling menggunakan model EfficientNet-B6 ,  kemudian  dilakukan testing data  menggunakan  model  dari  hasil  data training ,  dan  tahap  terakhir  yaitu  melakukan evaluasi model.

## 3.1 Dataset
Data  citra  daun  padi  ini  diperoleh  dari  situs Kaggle dengan judul “Rice Leafs”. Pada dataset terdapat  empat  kelas  yaitu LeafBlast ,  Hispa, BrownSpot ,  dan Healthy dengan  jumlah  total data  sebanyak  3.355.  Contoh  citra  keempat jenis daun padi ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh Dataset
Jumlah data pada masing-masing kelas dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Dataset Kelas Jumlah Healthy 1488 Leaf Blast 779 Hispa 565 Brown Spot 523 Total 3.355 3.2 Modelling Pada  tahap  ini  dilakukan  pemodelan  data
untuk melakukan klasifikasi citra ini menggunakan  arsitektur  model  cnn  yaitu EfficientNet-B6 .  Adapun  skenario  yang  akan diujicobakan untuk meningkatkan akurasi pada model  yaitu  dengan  melakukan  perbandingan untuk  mencari  parameter  terbaik  dengan penentuan size citra input serta  nilai learning rate yang digunakan berdasarkan tabel berikut:
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Tabel 2 . Skenario Uji Coba
3.3 Evaluasi
3.3.1 Confusion matrix
Confusion  matrix digunakan  dalam  analisis klasifikasi  untuk  mengevaluasi  kinerja  model atau keakuratan hasil klasifikasi.
Pengukuran  kinerja  dengan  menggunakan confusion  matrix ini  mempunyai  empat  hasil pengukuran yakni:
1. True Positive (TP):  Jumlah data yang benar-benar  positif  dan  diprediksi dengan  benar  sebagai  positif  oleh model.
2. True Negative (TN): Jumlah data yang benar-benar  negatif  dan  diprediksi dengan  benar  sebagai  negatif  oleh model.
3. False  Positive (FP): Jumlah  data  yang sebenarnya negatif tetapi salah
diprediksi  sebagai  positif  oleh  model, dikenal sebagai kesalahan tipe I.
4. False Negative (FN): Jumlah data yang sebenarnya positif tetapi salah diprediksi  sebagai  negatif  oleh  model, dikenal sebagai kesalahan tipe II.
Confussion Matrix membantu dalam mengukur  berbagai  metrik  evaluasi  kinerja model, termasuk perhitungan performa dilakukan di setiap tahapan cross validation dan nilai performanya dirata-rata. Berikut beberapa rumus  yang  diterapkan  dalam  mengevaluasi performa dari model [18]:
Akurasi ( accuracy ) merupakan rasio prediksi  benar  (positif  dan  negatif)  dengan keseluruhan  data  atau  nilai  ketepatan  nilai prediksi  dengan  nilai  sebenarnya.  Nilai accuracy dapat  diperoleh  dengan  persamaan (2).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑟𝑦  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (2)
Presisi  ( precission )  merupakan  rasio prediksi benar dengan positif keseluruhan hasil
yang  diprediksi  positif.  Nilai precission dapat diperoleh dengan persamaan (3).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (3)
Recall merupakan rasio prediksi benar positif  dibandingkan  dengan  keseluruhan  data yang benar positif. Nilai recall dapat diperoleh dengan persamaan (4).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (4)
F1-Score merupakan  perbandingan rata-rata precission dan recall . ketika data yang tidak  seimbang  ( imbalance  class )  metrik  ini menggabungkan precission dan recall menjadi satu  nilai tunggal  yang  memberikan  gambaran tentang kinerja model klasifikasi. Nilai f1-Score dapat diperoleh dengan persamaan (5).
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 (5)

## 3.3.2 Kurva ROC
Receiver  Operating  Characteristic (ROC)
merupakan sebuah grafik atau kurva probabilitas yang mengukur luas area di bawah kurva  tersebut  dengan  AUC  ( Area  Under  the Curve ). Maksimal AUC adalah 1, menandakan bahwa  model  klasifikasi  tersebut  adalah  yang paling sempurna.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  4  skenario  pengujian  pada penelitian dalam menentukan kombinasi parameter  terbaik  untuk  mengetahui  nilai akurasi terbaik pada rancangan model EfficientNet-B6.  Tujuan  dari  penelitian  ini yakni  mengetahui  pengaruh  nilai  akurasi, presisi, recall dan f1 score dengan variasi nilai size input dan  jumlah epoch pada  metode efficientNet-B6 dalam klasifikasi penyakit pada citra daun padi.

## 4.4.1 Skenario uji coba 1
Hasil  uji  coba  skenario  1  dengan  model EfficientNet-B6 dengan kombinasi size input = 224  dan  jumlah  epoch=25  dapat  dilihat  hasil akurasi, presisi, recall , dan f1 score pada Tabel 3.
Size Input Epoch 224 25 50
528
25 50
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Amanda  dkk

## Tabel 3. Hasil skenario uji coba 1
Akurasi  Presisi  Recall f1- Score fold 1 74.52 74.19 74.52 73.90 fold 2 74.37 74.01 74.37 73.39 fold 3 70.34 70.59 70.34 70.10 fold 4 74.22 74.10 74.22 72.69 fold 5 73.03 72.58 73.03 71.97
Pada skenario 1 hasil akurasi, presisi, recall dan f1  score memperoleh  nilai  paling  optimal pada fold 1  dengan  nilai  akurasi  =  74.52%, presisi = 74.19%, recall = 74.52%, dan f1 score =  73.90%.  Dan  nilai  rata-rata  dari  pengukuran pada  skenario  ini  yakni,  akurasi  =  73.29%, presisi = 73.09%, recall = 73.29%, dan f1 score = 72.41%.

## 4.4.2 Skenario uji coba 2
Hasil  uji  coba  skenario  2  dengan  model EfficientNet-B6 dengan kombinasi size input = 224  dan  jumlah  epoch=50,  dapat  dilihat  hasil akurasi, presisi, recall , dan f1 score pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil skenario uji coba 2
Akurasi  Presisi  Recall f1- Score fold 1 74.81 74.01 74.81 73.71 fold 2 74.96 74.49 74.96 74.53 fold 3 70.94 70.36 70.94 69.98 fold 4 73.32 72.78 73.32 72.92 fold 5 77.05 77.11 77.05 76.29
Pada skenario 2 hasil akurasi, presisi, recall dan f1  score memperoleh  nilai  paling  optimal pada fold 5  dengan  nilai  akurasi  =  77.05%, presisi = 77.11%, recall = 77.05%, dan f1 score =  76.29%.  Dan  nilai  rata-rata  dari  pengukuran pada  skenario  ini  yakni,  akurasi  =  74.22%, presisi = 73.75%, recall = 74.22%, dan f1 score = 73.49%.

## 4.4.3 Skenario uji coba 3
Hasil  uji  coba  skenario  3  dengan  model EfficientNet-B6 dengan kombinasi size input = 528  dan  jumlah  epoch=25  dapat  dilihat  hasil akurasi, presisi, recall , dan f1 score pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil skenario uji coba 3
Akurasi  Presisi  Recall f1- Score fold 1 74.37 76.31 74.37 73.45 fold 2 71.39 73.41 71.39 70.54 fold 3 72.43 75.88 72.43 70.96 fold 4 74.81 76.69 74.81 74.05 fold 5 73.92 76.60 73.92 73.82
Pada skenario 3 hasil akurasi, presisi, recall dan f1  score memperoleh  nilai  paling  optimal pada fold 4  dengan  nilai  akurasi  =  74.81%, presisi = 76.69%, recall = 74.81%, dan f1 score =  74.05%.  Dan  nilai  rata-rata  dari  pengukuran pada  skenario  ini  yakni,  akurasi  =  73.38%, presisi = 75.78%, recall = 73.38%, dan f1 score = 72.56%.

## 4.4.4 Skenario uji coba 4
Hasil  uji  coba  skenario  4  dengan  model EfficientNet-B6 dengan kombinasi size input = 528  dan  jumlah  epoch=50  dapat  dilihat  hasil akurasi, presisi, recall , dan f1 score pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil skenario uji coba 4
Akurasi  Presisi  Recall f1- Score fold 1 72.28 74.87 72.28   71.24 fold 2 76.90 79.96 76.90   75.75 fold 3 73.62 76.99 73.62   72.44 fold 4 75.26 78.41 75.26   74.50 fold 5 71.83 74.48 71.83   71.07
Pada skenario 4 hasil akurasi, presisi, recall dan f1  score memperoleh  nilai  paling  optimal pada fold 2  dengan  nilai  akurasi  =  76.90%, presisi = 79.96%, recall = 76.90%, dan f1 score =  75.75%.  Dan  nilai  rata-rata  dari  pengukuran pada  skenario  ini  yakni,  akurasi  =  73.98%, presisi = 76.94%, recall = 73.98%, dan f1 score = 73.00%. Pada Gambar 4.5 menunjukkan hasil plotting  confusion  matrix dari fold 5  pada skenario 4.
Dari  hasil  skenario  uji  coba  1-4  yang  telah dipaparkan  dapat  dilihat  bahwa  nilai  akurasi yang  didapatkan  cukup  bagus.  Nilai  akurasi paling  tinggi  mencapai  77.05%  pada  skenario uji  coba  yang  ke-2  di fold yang  ke-5  dengan nilai size input = 224 serta jumlah epoch = 50.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Amanda  dkk
Namun  nilai  tersebut  tidak  jauh  dengan  nilai dari skenario lainnya. Jika dilihat dari hasil plot confusion  matrix banyak  prediksi  yang  salah pada  kelas  Hispa  dan  juga LeafBlast baik  dari skenario uji coba 1 sampai skenario uji coba 4. Pada  kelas  Hispa  model  banyak  memprediksi menjadi  kelas Healthy ,  dan  pada  kelas LeafBlast model banyak memprediksi menjadi ketiga kelas lainnya yakni Healthy , BrownSpot , dan Hispa.
(a)
(b)
(c) (d)
Gambar 3 Confusion Matrix pada setiap skenario: (a) skenario 1, (b) skenario 2, (c) skenario 3, (d) skenario 4
Pada Tabel 7 semua model memperoleh nilai akurasi yang dekat satu sama lain. Pada fold 5 nilai tertinggi yaitu sebesar 77,05% di scenario yang ke-2.
Tabel 7. Rangkuman hasil akurasi uji coba
fold 1 % fold 2 % fold 3 % fold 4 % fold 5 % 1 74.52   74.37  70.34 74.22 73.03 2 74.81 74.96 70.94 73.32 77.05 3 74.37 71.39 72.43 74.81 73.92 4 72.28 76.9 73.62 75.26 71.83
Kurva  ROC  untuk  setiap fold pada  skenario kedua yang mendapat hasil nilai dengan range 0.90  sampai  0.93.  Kuva  ROC  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Kurva ROC skenario 2

## 5. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  model deep  learning EfficientNet-B6 digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  citra  penyakit  daun  padi  yang memiliki  4  kelas.  Berdasarkan  hasil  analisis yang  telah  dilakukan,  diperoleh  hasil  kinerja terbaik yakni pada skenario 2 dengan nilai size input =  224  dan  jumlah epoch =  50,  hasil akurasi  tertinggi  ada  pada fold yang  kelima dengan  nilai  akurasi  sebesar  77.05%,  presisi 77.11%, recall 77.05%,  dan f1  score 76.29%. Serta,  nilai  AUC  yang  didapatkan  skenario  2 juga paling optimal dengan nilai setiap fold nya dengan range 0.90  –  0.93.  Berdasarkan  hasil penelitian  tersebut  maka  dapat  disimpulkan bahwa nilai size input 224 dengan jumlah epoch 50 memiliki hasil yang paling optimal daripada kombinasi  lainnya.  Oleh  karena  itu  penentuan nilai  size  input  model  dan  penentuan  jumlah epoch dapat mempengaruhi hasil kinerja suatu model.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada Tuhan  Yang  Maha  Esa,  Orang  tua,  teman- teman  dan  bapak  ibu  dosen  yang  telah mendukung serta membantu dalam menyelesaikan  penelitian  ini.  Serta  kepada LPPM  Universitas  Trunojoyo  Madura  sebagai mitra program riset ini.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Anam  Alidrus,  M.  Aziz,  and  O. Virgantara  Putra,  “Deteksi  Penyakit  Pada Daun Tanaman Padi Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network,” Seminar Nasional  Mahasiswa  Ilmu  Komputer  dan Aplikasinya  (SENAMIKA) ,  pp.  103–109, 2021.
[2]  E.  Maria,  F.  Fadlin,  and  M.  Taruk, “Diagnosis  Penyakit  Tanaman  Padi Menggunakan Metode Promethee,” Jurnal Ilmiah Komputer , vol. 15, no. 1, Feb. 2020.
[3]  V.  K.  Gajjar,  A.  K.  Nambisan,  and  K.  L. Kosbar,  “Plant  Identification  in  a Combined-Imbalanced Leaf  Dataset,” IEEE  Access ,  vol.  10,  pp.  37882–37891,
2022.
[4]  S. Yuliany, Aradea, and A. Nur Rachman, “Implementasi Deep Learning pada Sistem
Klasifikasi Hama Tanaman Padi Menggunakan Metode Convolutional Neural  Network  (CNN),” Jurnal  Buana Informatika ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  54–65, 2022.
[5]  S. V. Darshan, “Automated Diagnosis and Cataloguing  of  Foliar  Disease  in  Apple Trees  using  Ensemble  of  Deep  Neural Networks,” International Research Journal of Engineering and Technology , vol. 7, no. 05, pp. 4230–4237, 2020.
[6]  M.  Tan  and  Q.  V.  Le,  “EfficientNet: Rethinking Model
Scaling for Convolutional  Neural  Networks,”  May
2019.
[7]  Ü. Atila, M. Uçar, K. Akyol, and E. Uçar, “Plant  leaf  disease  classification  using EfficientNet  deep  learning  model,” Ecol Inform , vol. 61, Mar. 2021.
[8]  V.  Singh,  A.  Chug,  and  A.  P.  Singh, “Classification  of  Beans  Leaf  Diseases using Fine Tuned CNN Model,” Procedia Comput Sci , vol. 218, pp. 348–356, 2023.
[9]  M.  F.  Martias,  J.  Jasril,  S.  Sanjaya,  L. Handayani, and F. Yanto, “Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan CNN Arsitektur EfficientNet-B6  dan  Augmentasi  Data,” Jurnal  Sistem  Komputer  dan  Informatika
(JSON) ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  642–653,  Jun. 2023.
[10] V. Susanti, S. Dwi Nurcahyanti, and D. R. Masnilah,  “Perkembangan  Penyakit  dan
Pertumbuhan  Lima  Varietas  Padi  (Oryza sativa L.) dengan Sistem Tanam Blok,” J. Agrotek. Trop , vol. 7, no. 1, pp. 8–19, 2018.
[11] A.  Walascha et  al. ,  “Inventarisasi  Jenis Penyakit  yang  Menyerang  Daun  Tanaman Padi  (Oryza  sativa  L.),” Prosiding SEMNAS BIO 2021 , pp. 471–477, 2021.
[12] S. Agustiani, Y. Tajul Arifin, A. Junaidi, S. Khotimatul  Wildah,  and  A.  Mustopa, “Klasifikasi Penyakit Daun Padi
menggunakan  Random  Forest  dan  Color Histogram,” Jurnal Komputasi , vol. 10, no. 1, pp. 65–74, 2022.
[13] R.  Permana,  H.  Saldu,  and  D.  I. Maulana, “Optimasi Image Classification Pada Jenis Sampah  Dengan  Data  Augmentation  Dan Convolutional  Neural  Network,” Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) , vol. 5, no. 2, pp. 111–120, 2022.
[14] I.  K.  Trisiawan,  Y.  Yuliza,  and  S. Attamimi,  “Penerapan  Multi-Label  Image Classification Menggunakan Metode
Convolutional  Neural  Network  (CNN)
Untuk  Sortir  Botol  Minuman,” Jurnal Teknologi Elektro , vol. 13, no. 1, p. 48, Feb. 2022.
[15] E.  Sentosa,  D.  Iskandar  Mulyana,  A.  F. Cahyana,  and  N.  G.  Pramuditasari, “Implementasi  Image  Classification  Pada Batik Motif Bali Dengan Data
Augmentation  dan  Convolutional  Neural Network,” Jurnal  Pendidikan  Tambusai , vol. 6, no. 1, pp. 1451–1463, 2022.
[16] W.  R.  Perdani,  R.  Magdalena,  and  N.  K. Caesar  Pratiwi,  “Deep  Learning  untuk Klasifikasi Glaukoma dengan
menggunakan  Arsitektur  EfficientNet,”
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  322–333, Apr. 2022.
[17] J.  Jiang et  al. ,  “Evaluation  of  Diverse Convolutional Neural Networks and Training Strategies for Wheat Leaf Disease Identification with Field-Acquired
Photographs,” Remote  Sens  (Basel) ,  vol. 14, no. 14, Jul. 2022.
[18] M. Farid Naufal and S. Ferdiana Kusuma, “Analisis Perbandingan Algoritma
Machine  Learning  dan  Deep  Learning Untuk  Klasifikasi  Citra  Sistem  Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI),” Jurnal
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer (JTIIK) , vol. 10, no. 4, pp. 873–882, 2023.